KGB知识图谱，利用科技解决传统知识图谱问题
随着互联网巨头对知识图谱领域的重视度提高，知识图谱的发展也在增快。现在的知识图谱应用还处在初期的阶段，还未实现大规模应用，但是知识图谱的运用已经在一些领域实现了高价值运用，解决了大数据处理中的诸多难题。我们可以预想到，知识图谱在之后的前沿研究中也将不断实现新的应用，其重要性的问题也将得到学术界和产业界的协力解决。
在知识图谱的构建方面，传统知识图谱存在局限性。传统知识图谱不具有深度知识结构，无法解决专业的业务问题。将专业领域知识赋予机器，让机器代替业务人员从事简单知识工作，实现重复性、基础性劳动的智能化过程。同时，传统领域知识图谱主要采用专家人工构建费时费力的方式，投入极大且效率不高，急需自动化、智能化构建行业知识图谱的工具。
KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作，如抽取动作，并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息，方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。
KGB知识图谱能够实现跨领域可扩展。
知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识，结合用户知识图谱构建的需求，可以快速构建用户领域知识图谱。
KGB知识图谱能够实现对知识质量智能核查
知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验，并对知识库进行实时自动更新，保证知识图谱准确性。
KGB知识图谱采用人机结合的服务
知识图谱加工场人机构成：90%机器+10%的人工，只需要提供语料，就可以快速得到对应的知识图谱构建成果。
KGB知识图谱现在已经在保险文本知识抽取，专业合同知识、安评报告、招投标文件的知识抽取与核查，以及上市公司的上市数据分析等行业开展了应用，而随着KGB知识图谱研究的不断深入，其应用场景也会实现新一轮扩展。如果说，以后的智能机器具有思考的能力，那么知识图谱就是这个思考能力的知识积累来源，对于自然语言处理，信息检索和人工智能都会产生很大的影响。
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